Transformation de l'industrie manufacturière grâce aux données et à l'IA partout
Cloudera offre aux fabricants une plateforme unifiée dédiée aux données et à l'IA qui améliore l'efficacité, l'innovation et la résilience :
Les déploiements tolérants aux pannes mettent l'IA au service de vos données où qu'elles se trouvent, de la périphérie du réseau au cloud.
Une plateforme low-code/no-code pour le développement collaboratif de l'IA avec visibilité de bout en bout et gouvernance des modèles.
Les outils d'IA en libre-service permettent à tous les membres de l'organisation de travailler avec les données en utilisant le langage naturel.
Utilisations clés
- Maintenance prédictive
- Optimisation de la chaîne d'approvisionnement
- Optimisation de la qualité des produits
- Jumeaux numériques
Maintenance prédictive
Une machine connectée peut produire un million de points de données chaque jour. Ces points de données peuvent apporter des informations sur les performances, la dégradation et les pannes potentielles, mais les équipes de maintenance doivent d'abord collecter, traiter et analyser toutes ces données afin de fournir le contexte nécessaire aux modèles d'IA et de machine learning pour qu'ils puissent passer de la surveillance à distance à la maintenance prédictive.
Cloudera est la meilleure plateforme pour traiter les données IoT industrielles à l'échelle de l'entreprise, intégrer ces données à des benchmarks de performance, des journaux de vente et de service, et fournir des informations en temps réel sur l'état des machines afin que les équipes de maintenance puissent prendre des mesures proactives.
Optimisation de la chaîne d'approvisionnement
Les entreprises ont la possibilité de mettre en place une chaîne logistique résiliente et agile grâce à une visibilité en temps réel et de bout en bout sur leurs opérations. Cependant, les chaînes logistiques modernes sont complexes, réparties à travers le monde et de plus en plus vulnérables aux perturbations : elles génèrent des volumes considérables de données, depuis l'approvisionnement et la production jusqu'à la logistique et la livraison.
Cloudera fournit une plateforme unifiée dédiée aux données et à l'IA qui relie l'ensemble de l'écosystème des chaînes d'approvisionnement, des partenaires et fournisseurs aux lignes de production et réseaux de distribution. Cette vue unifiée permet aux responsables des chaînes d'approvisionnement d'utiliser l'IA pour anticiper et atténuer les risques de manière proactive, optimiser la logistique et garantir des livraisons dans les délais.
Optimisation de la qualité des produits
L'analyse des données relatives aux produits (notamment les relevés des capteurs, les résultats des tests, les inspections visuelles et la composition des matériaux) est primordiale pour identifier les défauts, qui entraînent du gaspillage et des coûts de main-d'œuvre plus élevés. À mesure que les fabricants poursuivent leur transition vers l'industrie 4.0 et 5.0, l'amélioration de la durabilité en visant une production zéro défaut nécessite de passer d'un contrôle qualité réactif à un contrôle qualité proactif.
Cloudera permet aux fabricants de collecter, traiter et analyser diverses données de fabrication à grande échelle. En combinant les données des capteurs avec les journaux de production et les registres historiques, les fabricants peuvent créer et déployer des modèles d'IA qui identifient les anomalies et les variations, anticipent les défauts et garantissent une qualité de produit constante à chaque étape du processus de fabrication.
Jumeaux numériques
Un jumeau numérique est une réplique virtuelle d'un actif, d'un processus ou d'un système physique. En simulant divers scénarios, vous pouvez optimiser les opérations, prédire les besoins de maintenance et tester les changements sans perturber l’environnement physique. Alors que les fabricants se concentrent sur l'amélioration de l'efficacité et de l'agilité, les jumeaux numériques sont essentiels pour prendre des décisions fondées sur des données et accélérer l'innovation.
Avec Cloudera, les fabricants peuvent créer et gérer des jumeaux numériques en intégrant des flux de données en temps réel provenant de capteurs, de systèmes opérationnels et d'entreprise ; procéder à des simulations sophistiquées ; appliquer des modèles de machine learning pour prédire les résultats ; et inciter les équipes à collaborer et à innover en analysant les changements potentiels et leur impact dans un espace virtuel sécurisé.
Optimiser l'avenir de l'industrie manufacturière grâce à des données intelligentes.
l'industrie manufacturière et automobile
Continental AG
l'industrie manufacturière et automobile
Dell
l'industrie manufacturière et automobile
SAIC Volkswagen
